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正しい選択をすること：AIのアドバイス、決定支援、およびLLMsの約束

「AIの民主化が多様な領域でAIシステムの採用をもたらしています大規模な言語モデル（LLM）の事前学習済みなど、最近の生成モデルの流れにより、それらの採用が進んでいます…」

ミストラル7B：コンピューターでの微調整と量子化のためのレシピ

ミストラル7Bは、ミストラルAIが作成した非常に人気のある大規模言語モデル（LLM）です他の同じサイズの事前学習済みLLMを凌駕し、Llama 2 13Bなどのより大きなLLMよりも優れています...

「データプラットフォームから機械学習プラットフォームへ」

データ/機械学習は、私たちのテクノロジーの風景では最も人気のあるトピックです私はデータ/機械学習プラットフォームの理解と、それらのプラットフォームが基本的なものから複雑なものへと進化する方法を共有したいと思います最後に、最善を尽くします...

エントロピー正則化強化学習の説明

エントロピーは、無秩序、ランダム、または不確実性の状態に関連する概念ですこれは、ランダム変数の情報の測定として考えられます伝統的には、それは〜に関連しています...

イントロダクションストレージ、管理、データアクセスの問題により、ビジネスデータベースの拡張に苦労していますか？成長を促進するためには、効果的なデータ管理戦略とツールを利用してください。この記事では、データ管理の主要なツールの特徴を探求し、2023年のトップツールをリストアップしています。これらのツールは、企業のワークフローパイプラインにとって貴重な資産となります。なぜデータ管理ツールを使用するのか？データ管理ツールは、現代のビジネスにおいて重要な存在です。これらのツールは、データの品質を保証し、業務効率を向上させ、データ関連の手続きを簡素化します。データガバナンスのための堅固な構造を簡略化することは、リスク管理やコンプライアンスに役立ちます。現代のデータ駆動環境では、これらのテクノロジーはスケーラブルであり、企業が取り扱うデータ量の増加に適応できることを意味します。トップ9のデータ管理ツールデータ管理ツールの目的についてご理解いただいたところで、いくつかの優れたツールをご紹介しましょう。 2023年のトップ9のデータ管理ツールを選定する際には、専門家の意見と業界内での人気と評判を考慮しました。これらのツールはデータ統合、品質、ガバナンスなど、データ管理のさまざまな側面での効果において認められています。以下に、各ツールの選定基準をまとめた表があります。データ管理ツール選定基準 Oracle Enterprise Data Management Cloud – クラウドベースのソリューション– 拡張されたデータ制御とコラボレーション– データ管理のリーダーとして認識されている– 総合的なデータ管理機能のスイート– データ統合、データ品質、データガバナンスの強みがある AWS – ETLのためのAWS Glue–…

「Googleとトロント大学の研究者が、ライブコンピュータ環境での自律学習とタスク実行のための画期的なゼロショットエージェントを紹介」

“`html 大規模言語モデル（LLM）は、ALFWORLDやALPHACODEなどのさまざまな現場でのアクション製作において、以前の試みで有望な結果を示しています。SAYCAN、REACT、TOOLFORMER、SWIFTSAGEなどの例があります。LLMは、専門家のトレイルを追い、環境の変化を理解し、将来の活動を計画・実施し、APIリクエストを作成するために同様に使用されます。REFLEXIONやSELF-REFINEを含むいくつかの研究は、自己反省の多数のラウンドを繰り返し実行することがタスクの完了を大幅に高めることを示しています。LLMには、環境のフィードバックに基づいて前の実行計画を変更するよう求められます。そのような調整は、次のラウンドのアクションジェネレータのプロンプトに組み込まれます。最近、MINIWOB ++は、モジュラ化されたコンピューティングワークロードでLLMのパフォーマンスを評価するためのテストベッドとして活用されています。タスクの包括的なトレース例（WebGUM）を使用した直接監督、自己監督、または少数/多数のプロンプティング（SYNAPSE）は、タスクを学習するための標準的な方法です。彼らは、タスク完了率が90％以上である場合の数十のコンピュータジョブを完了し、コンピュータ制御の問題を解決しているようです。ただし、エキスパートトレースの必要性は、エージェントの新しいジョブを学習する能力を制約しています。適切に選択されたトレースをガイドとして使用せずに、エージェントはコンピュータの制御について独立に知識を持ち、それを向上させることができるでしょうか？Google Researchとトロント大学の研究者は、この疑問に答えるために、ゼロショットエージェントを提案しています。彼らのエージェントは、最新のLLMであるPaLM2の上に構築されており、タスク固有のプロンプトではなく、すべてのアクティビティに対して単一のセットの指示プロンプトを使用しています。また、現代の取り組みであるRCI、ADAPLANNER、SYNAPSEなどは、ユーザーの画面に表示されるデータよりもはるかに多くのデータを含むスクリーン表現を使用する場合があります。たとえば、図1では、LLMに提供されるが画面上に表示されないHTMLに含まれるアイテムが示されています。この新たな知識を任意に使用することで、エージェントのタスク完了能力は向上します。しかし、通常の使用シナリオでは、そのような情報に簡単にアクセスできない場合があり、それに依存することでエージェントの適用範囲が制限される可能性があります。図1は、画面上の異なる表示を示しています。図1a-1cは、「もっと見る」ボタンを押す前後のソーシャルメディアのタスクを示しています（seed=2）。クリックする前に、HTMLで既にマテリアルが表示されています。図1d-1e：クリックタブ2（seed=0）も同様の問題を抱えています。 MINIWOB ++で評価されるように意図された多数のスクリーンにまたがるかなり難しいジョブ13件が注意深く評価され、そのうち5件には単一の観察で含まれるHTMLがそのような情報を含んでいました。彼らが行った貢献は次のとおりです：まず、以前の研究と比較して、より簡潔な画面描写を採用し、テスト環境をより包括的で現実的なものにします。次に、状態上で実行可能な操作を正確に計画するための簡単で効果的なアクションプランナーを提供します。彼らは、このような「素朴な」アプローチが、最新のLLMの能力を使用して、MINIWOB ++ベンチマークのほとんどの単純なタスクを完了できることを示しています。エージェントが探索的な失敗から成功裡に学び、より難しいタスクに進むために彼らはReflexionから影響を受けた体系的な思考管理技術を提案しています。彼らのエージェントは、数ラウンドの試行の後、以前の少数/多数ショットの最新技術と同等のパフォーマンスを達成します。彼らのエージェントは、研究によると、コンピュータ制御タスクのためのゼロショットデザインとしては彼らが知る限り初めてのものです。 “`

「Langchainのチャットボットソリューションで複数のウェブサイトを強化しましょう」

イントロダクション AIの革新的な時代において、会話エージェントまたはチャットボットは、さまざまなデジタルプラットフォーム上でユーザーの関与、支援、およびユーザーエクスペリエンスの向上に不可欠なツールとして登場しました。高度なAI技術によって動作するチャットボットは、人間の対話に似た自動化されたインタラクティブな対話を可能にします。ChatGPTの登場により、ユーザーの質問に対する能力は飛躍的に向上しました。ChatGPTのようなカスタムデータ上でのチャットボットの構築は、ビジネスにとってより良いユーザーフィードバックとエクスペリエンスを提供することができます。この記事では、LangchainのChatbotソリューションを構築し、ChatGPTのようなカスタムウェブサイトとRetrieval Augmented Generation（RAG）テクニックを使用します。プロジェクトを始める前に、このようなアプリケーションを構築するためのいくつかの重要なコンポーネントを理解します。学習目標このプロジェクトから以下のことを学びます：大規模な言語チャットモデルカスタムデータ上でChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 RAG（Retrieval Augmented Generation）の必要性ローダー、チャンキング、埋め込みなどのコアコンポーネントを使用してChatGPTのようなチャットボットを構築する方法 Langchainを使用したインメモリベクトルデータベースの重要性 ChatOpenAIチャットLLMを使用したRetrievalQAチェーンの実装方法この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 Langchainとは何か、なぜ使うのか ChatGPTのようなチャットボットを構築するために、Langchainのようなフレームワークがこのステップで必要です。応答を作成するために使用される大規模言語モデルを定義します。複数のデータソースを取り扱う際には、gpt-3.5-turbo-16kをモデルとして使用してください。これにより、トークンの数が増えます。このモデル名を使用して、便利なInvalidRequestErrorを避けてください。Langchainは、大規模言語モデル（LLM）によって駆動されるアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークです。LangChainのコアとして、属性とコンテキストの理解を具備したアプリケーションの作成を容易にします。これらのアプリケーションは、プロンプトの指示、フューショットの例、およびコンテキストのコンテンツを含むカスタムデータソースにLLMを接続します。この重要な統合により、言語モデルは提供されたコンテキストに基づいて応答を行い、ユーザーとより微妙で情報のあるインタラクションを行うことができます。 LangChainは高レベルのAPIを提供し、言語モデルを他のデータソースに接続し、複雑なアプリケーションを構築することを容易にします。これにより、検索エンジン、高度な推薦システム、eBook PDFの要約、質問応答エージェント、コードアシスタントのチャットボットなどのアプリケーションを構築することができます。 RAG（Retrieval Augmented Generation）の理解大規模な言語モデルは、従来のAIとして応答を生成する際に非常に優れています。コード生成、メールの作成、ブログ記事の生成など、さまざまなタスクを実行できます。しかし、ドメイン固有の知識に関しては、LLMsは通常、幻覚に陥りがちです。幻覚を減少させ、事前学習されたLLMsをドメイン特有のデータセットでトレーニングするという課題を克服するために、ファインチューニングという手法が使用されます。ファインチューニングは幻覚を減少させる上で効果的な方法であり、モデルにドメイン知識を学習させる最良の方法です。ただし、これには高いリスクが伴います。ファインチューニングにはトレーニング時間と計算リソースが多く必要とされ、コストがかかります。 RAGはその救世主となります。Retrieval Augmented…

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